Caffe

UC伯克利研究推出的深度学习框架

网站介绍：

Caffe是一款由Berkeley AI Research团队及广大社区贡献者共同开发的开源深度学习框架。项目由Yangqing Jia在加州大学伯克利分校攻读博士期间创建，采用BSD 2-Clause许可证发布，其标志性的高表现力、速度和模块化设计，已成为业内公认的快速卷积网络实现之一。

产品功能：

Caffe特别强调“表现力架构”，能够通过配置来定义模型和优化方法，无需硬编码。它提供了CPU和GPU之间的无缝切换功能，使得用户可在GPU设备上训练模型后轻松部署到普通集群或移动设备。Caffe的可扩展代码促进了活跃的开发，其速度优势可为研究实验和工业部署提供极大便利，在单个NVIDIA K40 GPU上每天能处理超过60M幅图像。

使用场景：

Caffe为学术研究项目、初创公司原型甚至大规模的工业应用（如视觉、语音和多媒体领域）提供动力。Caffe不仅可以通过Web图像分类示范其强大的图像处理能力，而且社区成员可以在caffe-users组和Github上讨论使用、安装和应用问题。此外，提供了丰富的学习资源和文档资料，以及交互式的Notebook范例和命令行示范，帮助开发者快速上手和深入研究Caffe框架。